PM_2.5空氣污染已成為全球關(guān)注的焦點(diǎn),有效地對(duì)PM_2.5濃度進(jìn)行建模和研究分析,對(duì)于推進(jìn)污染防治具有重要意義。作為一種典型的時(shí)空數(shù)據(jù),PM_2.5濃度具有一定的區(qū)域特征:在一定的區(qū)域范圍內(nèi),PM_2.5濃度會(huì)呈現(xiàn)出相近的水平和相似的季節(jié)分布特征。因此,在對(duì)這類時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模時(shí),除了要關(guān)注其個(gè)性特征規(guī)律外,還應(yīng)對(duì)其表現(xiàn)出的區(qū)域特征規(guī)律進(jìn)行研究,但現(xiàn)有的時(shí)空統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)文獻(xiàn)中,對(duì)于同時(shí)考慮變量的區(qū)域特征和個(gè)性特征分布的研究相對(duì)較少。為了能夠更全面準(zhǔn)確地對(duì)這類時(shí)空變量的分布特征規(guī)律進(jìn)行刻畫和解釋,本文分別以線性和非線性的方式將時(shí)空變量的區(qū)域因子加入到模型中,并給出模型的估計(jì)方法和將模型運(yùn)用于空間預(yù)測(cè)和時(shí)間預(yù)測(cè)的方法,由此構(gòu)建出本文的線性時(shí)空因子模型和非線性時(shí)空因子模型。本文首先介紹了模型及估計(jì)方法,然后進(jìn)行了數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn),對(duì)模型的數(shù)值性質(zhì)進(jìn)行了相應(yīng)的分析,發(fā)現(xiàn)對(duì)于n×p維的時(shí)空數(shù)據(jù)（n表示每個(gè)空間位置的樣本量,p表示一共有p個(gè)空間位置）,模型的估計(jì)誤差比較小,且隨著n和p的取值增大,模型參數(shù)估計(jì)值的均方...

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1.緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
    1.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
2.文獻(xiàn)綜述
    2.1 時(shí)空數(shù)據(jù)以及時(shí)空統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)述
    2.2 國(guó)內(nèi)外時(shí)空統(tǒng)計(jì)模型的研究
    2.3 空氣污染相關(guān)研究
3.模型構(gòu)建
    3.1 模型設(shè)定
        3.1.1 線性時(shí)空因子模型
        3.1.2 非線性時(shí)空因子模型
    3.2 模型估計(jì)
        3.2.1 線性時(shí)空因子模型估計(jì)
        3.2.2 非線性時(shí)空因子模型估計(jì)
        3.2.3 潛在因子過(guò)程估計(jì)
    3.3 模型預(yù)測(cè)
        3.3.1 空間預(yù)測(cè)
        3.3.2 時(shí)間預(yù)測(cè)
4.數(shù)值模擬
    4.1 線性時(shí)空因子模型數(shù)值模擬
    4.2 非線性時(shí)空因子模型數(shù)值模擬
5.實(shí)際數(shù)據(jù)分析
    5.1 研究區(qū)概況
    5.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.2.1 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)
        5.2.2 CMAQ模型模擬數(shù)據(jù)
        5.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    5.3 變量特征分析及模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.3.1 時(shí)間特征分析
        5.3.2 空間特征分析
        5.3.3 變量相關(guān)性分析
        5.3.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.4 模型運(yùn)用與結(jié)果分析
        5.4.1 PM_2.5濃度空間預(yù)測(cè)的結(jié)果及分析
        5.4.2 PM_2.5濃度時(shí)間預(yù)測(cè)的結(jié)果及分析
6.總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：4008046